Arquitectura de solución: Campañas de marketing predictivo con Machine Learning y Spark

En las campañas de marketing, no se trata solo del mensaje que se transmite. Cuándo y cómo se entrega ese mensaje son factores igualmente importantes. Sin un enfoque analítico basado en datos, es fácil que las campañas pierdan oportunidades o que lo tengan difícil para ganar terreno.

Con aprendizaje automático informado con datos de campaña históricos, la arquitectura de esta solución ayuda a predecir las respuestas de los clientes y recomienda un plan optimizado para entrar en contacto con los clientes potenciales, incluidos los mejores canales para usar (correo electrónico, SMS, telemarketing, etc.), el mejor día de la semana y el mejor momento del día.

La optimización de sus campañas con marketing predictivo contribuye a mejorar la generación tanto de clientes potenciales como de ingresos, y puede ofrecer una fuerte rentabilidad de su inversión en marketing.

Esta arquitectura permite un control eficaz de macrodatos en Spark con Microsoft R Server.

Implementar en Azure

Utilizar la siguiente plantilla predefinida para implementar esta arquitectura en Azure

Implementar en Azure
Marketing predictivo con Machine Learning | Microsoft Azure Diagrama que muestra un icono conectado a otros tres con flechas bidireccionales. En el centro, está el icono de Azure Blob Storage, que es donde la solución almacena los datos de campañas y clientes potenciales. A la izquierda de Storage, está Machine Learning, que procesa los datos de campañas históricos y determina el plan óptimo para entrar en contacto con clientes potenciales. Debajo de Storage, está HDInsight, el servicio de macrodatos que esta solución utiliza para administrar, analizar y notificar datos. A la derecha, está Power BI, que ofrece un panel interactivo y visualiza los datos almacenados en SQL Server. Dashboard Machine Learning HDInsight Blob Storage

Guía sobre la implementación

Productos Documentación

Apache Spark para HDInsight de Azure

Microsoft R Server en clústeres de Spark en HDInsight proporciona funcionalidad de aprendizaje automático distribuida y escalable para macrodatos, de modo que combina el potencial de R Server y Apache Spark.

Power BI

Power BI ofrece un panel interactivo con visualización que usa los datos almacenados en SQL Server para sustentar la toma de decisiones sobre predicciones.

Storage

Azure Storage almacena datos de campañas y clientes potenciales.

Machine Learning

Machine Learning ayuda a diseñar, probar, utilizar y administrar soluciones de análisis predictivo en la nube.

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